- Pesquisa de mercado (Design)
votos_design = {
'Design 1': 1334,
'Design 2': 982,
'Design 3': 1751,
'Design 4': 210,
'Design 5': 1811
}
total_votos = sum(votos_design.values())
vencedor = max(votos_design, key=votos_design.get)
porcentagem_vencedor = (votos_design[vencedor] / total_votos) * 100
print(f"O design vencedor foi o: {vencedor}")
print(f"Votos recebidos: {votos_design[vencedor]}")
print(f"Porcentagem de votos: {porcentagem_vencedor:.2f}%")
- Cálculo de abonos salariais
salarios = [1172, 1644, 2617, 5130, 5532, 6341, 6650, 7238, 7685, 7782, 7903]
dicionario_abonados = {}
qtd_minimo = 0
for salario in salarios:
abono = salario * 0.10
if abono < 200:
abono = 200
qtd_minimo += 1
dicionario_abonados[salario] = abono
total_gastos = sum(dicionario_abonados.values())
maior_abono = max(dicionario_abonados.values())
print(f"Total de gastos com abonos: R$ {total_gastos:.2f}")
print(f"Quantidade de colaboradores que receberam o abono mínimo (R$ 200): {qtd_minimo}")
print(f"Maior valor de abono fornecido: R$ {maior_abono:.2f}")
- Diversidade biológica em florestas
dados_floresta = {
'Área Norte': [2819, 7236],
'Área Leste': [1440, 9492],
'Área Sul': [5969, 7496],
'Área Oeste': [14446, 49688],
'Área Centro': [22558, 45148]
}
maior_diversidade = 0
area_mais_diversa = ""
for area, especies in dados_floresta.items():
# Média é a soma de plantas e animais dividida por 2 (len)
media_especies = sum(especies) / len(especies)
total_especies = sum(especies) # Total absoluto serve para medir a diversidade total da área
print(f"{area} -> Média de espécies por grupo: {media_especies:.1f}")
if total_especies > maior_diversidade:
maior_diversidade = total_especies
area_mais_diversa = area
print(f"\nA área com a maior diversidade biológica é a {area_mais_diversa} com {maior_diversidade} espécies no total.")
- Análise de idades por setores (RH)
dados_rh = {
'Setor A': [22, 26, 30, 30, 35, 38, 40, 56, 57, 65],
'Setor B': [22, 24, 26, 33, 41, 49, 50, 54, 60, 64],
'Setor C': [23, 26, 26, 29, 34, 35, 36, 41, 52, 56],
'Setor D': [19, 20, 25, 27, 34, 39, 42, 44, 50, 65]
}
todas_idades = []
print("--- Média de idade por setor ---")
for setor, idades in dados_rh.items():
media_setor = sum(idades) / len(idades)
print(f"{setor}: {media_setor:.1f} anos")
todas_idades.extend(idades) # Junta todas as idades em uma única lista grande
media_geral = sum(todas_idades) / len(todas_idades)
pessoas_acima = len([idade for idade in todas_idades if idade > media_geral])
print(f"\nIdade média geral de todos os setores: {media_geral:.1f} anos")
print(f"Quantidade de colaboradores acima da média geral: {pessoas_acima}")
